Banca de QUALIFICAÇÃO: WALTER SOARES BARBOSA ROCHA FILHO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : WALTER SOARES BARBOSA ROCHA FILHO
DATA : 18/09/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS)
TÍTULO:

CardIA: UM ALGORITMO BASEADO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA ANÁLISE AUTOMATIZADA DE ELETROCARDIOGRAMAS NO APOIO AO DIAGNÓSTICO MÉDICO

PALAVRAS-CHAVES:

Eletrocardiograma (ECG); Inteligência Artificial; Processamento de Sinais Biomédicos; Diagnóstico Assistido por Computador; Saúde Pública; Telemedicina; PNTD.

PÁGINAS: 50
RESUMO:

As doenças cardiovasculares constituem a principal causa de mortalidade no mundo, sendo responsáveis por aproximadamente 17,9 milhões de mortes por ano, segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS). Sendo a isquemia miocárdica e o Acidente Vascular Encefálico (AVE) as mais expressivas, correspondendo a 13% e 10% do total de mortes no mundo, respectivamente. Desde os anos 2000 que as doenças cardiovasculares vem aumentando, e por se tratar de doenças não comunicáveis tem gerado alertas em todo o mundo e buscas por soluções tecnológicas e políticas públicas que possam reduzir essas mortes. No Brasil, o cenário é igualmente alarmante, agravado por desigualdades no acesso aos serviços de saúde, especialmente em regiões afastadas dos grandes centros urbanos.

Nesse contexto, a presente pesquisa de doutorado tem por objetivo o desenvolvimento do CardIA, um algoritmo em Python baseado em inteligência artificial (IA), capaz de analisar sinais de eletrocardiograma (ECG) e emitir relatórios técnicos a partir da extração automatizada de parâmetros eletrocardiográficos. O CardIA não visa substituir o profissional médico, mas atuar como ferramenta de apoio ao diagnóstico, contribuindo para maior agilidade e precisão na análise de exames cardiológicos.

O processo de validação do algoritmo se dá pela comparação entre os parâmetros extraídos automaticamente e os presentes em laudos médicos previamente elaborados em linguagem natural não estruturada, os quais são interpretados utilizando técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) com IA. A base de dados utilizada na pesquisa foi obtida a partir da Plataforma Nacional de Tele Diagnóstico (PNTD), iniciativa estratégica do Ministério da Saúde voltada à ampliação do acesso a exames diagnósticos por populações vulneráveis e regiões com escassez de especialistas a qual já processou mais de 1,5 milhão de exames de ECG provenientes de mais de 1.300 municípios em diversas regiões do país.

Ao promover maior acurácia na análise dos sinais de ECG, o CardIA busca contribuir não apenas para a inovação tecnológica na área da saúde, mas também para a promoção da equidade no acesso a serviços cardiológicos de qualidade, especialmente em um país marcado por profundas desigualdades socioeconômicas. Assim, esta pesquisa posiciona-se na interseção entre ciência de dados, medicina e justiça social, propondo soluções tecnológicas voltadas à redução da morbimortalidade por doenças cardiovasculares e ao fortalecimento do Sistema Único de Saúde.

 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2488270 - RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM
Interno - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Externo à Instituição - ANTONIO HIGOR FREIRE DE MORAIS - IFRN
Externo à Instituição - FELIPE RICARDO DOS SANTOS FERNANDES
Externa à Instituição - INGRIDY MARINA PIERRE BARBALHO - UFRN